ABOUT THE SPEAKER
Conrad Wolfram - Mathematician
Conrad Wolfram runs the worldwide arm of Wolfram Research, the mathematical lab behind the cutting-edge knowledge engine Wolfram Alpha.

Why you should listen

Conrad Wolfram is the strategic director of Wolfram Research, where his job, in a nutshell, is understanding and finding new uses for the Mathematica technology. Wolfram is especially passionate about finding uses for Mathematica outside of pure computation, using it as a development platform for products that help communicate big ideas. The Demonstrations tool, for instance, makes a compelling case for never writing out another equation -- instead displaying data in interactive, graphical form.

Wolfram's work points up the changing nature of math in the past 30 years, as we've moved from adding machines to calculators to sophisticated math software, allowing us to achieve ever more complex computational feats. But, Wolfram says, many schools are still focused on hand-calculating; using automation, such as a piece of software, to do math is sometimes seen as cheating. This keeps schools from spending the time they need on the new tools of science and mathematics. As they gain significance for everyday living, he suggests, we need to learn to take advantage of these tools and learn to use them young. Learn more at computerbasedmath.org.

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Conrad Wolfram | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Conrad Wolfram: Teaching kids real math with computers

Conrad Wolfram sobre: cómo enseñar a los niños matemática real con computadoras

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Desde los cohetes hasta los mercados de valores, muchas de las creaciones más emocionantes de la humanidad son impulsadas por las matemáticas. Entonces, ¿por qué los niños le pierden el interés? Conrad Wolfram sostiene que parte de la matemática que enseñamos, el cálculo a mano, no sólo es tedioso sino sobre todo irrelevante para la matemática real y el mundo real. Aquí nos presenta una idea radical: enseñar matemática a los niños a través de la programación computacional.
- Mathematician
Conrad Wolfram runs the worldwide arm of Wolfram Research, the mathematical lab behind the cutting-edge knowledge engine Wolfram Alpha. Full bio

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00:15
We'veNosotros tenemos got a realreal problemproblema with mathmates educationeducación right now.
0
0
4000
Tenemos un problema real con actual formación en matemáticas.
00:19
BasicallyBásicamente, no one'suno very happycontento.
1
4000
3000
Básicamente, nadie está muy contento.
00:22
Those learningaprendizaje it
2
7000
2000
Los que aprenden
00:24
think it's disconnecteddesconectado,
3
9000
2000
creen que es algo aislado
00:26
uninterestingpoco interesante and harddifícil.
4
11000
2000
difícil y sin interés.
00:28
Those tryingmolesto to employemplear them
5
13000
2000
Los que tratan de aplicarla
00:30
think they don't know enoughsuficiente.
6
15000
2000
creen que no saben lo suficiente.
00:32
GovernmentsGobiernos realizedarse cuenta de that it's a biggrande dealacuerdo for our economieseconomías,
7
17000
3000
Los gobiernos se dan cuenta que algo bueno para la economía
00:35
but don't know how to fixfijar it.
8
20000
3000
pero no saben cómo adecuarla.
00:38
And teachersprofesores are alsoademás frustratedfrustrado.
9
23000
2000
Y los maestros también están frustrados.
00:40
YetTodavía mathmates is more importantimportante to the worldmundo
10
25000
3000
Sin embargo la matemática es ahora aún más importante para el mundo
00:43
than at any pointpunto in humanhumano historyhistoria.
11
28000
2000
que en cualquier otro momento de la historia.
00:45
So at one endfin we'venosotros tenemos got fallingque cae interestinteresar
12
30000
2000
Por un lado tenemos el interés decreciente
00:47
in educationeducación in mathmates,
13
32000
2000
por la educación matemática
00:49
and at the other endfin we'venosotros tenemos got a more mathematicalmatemático worldmundo,
14
34000
3000
y por el otro un mundo más matemático,
00:52
a more quantitativecuantitativo worldmundo than we ever have had.
15
37000
3000
un mundo más cuantitativo de lo que nunca antes tuvimos.
00:56
So what's the problemproblema, why has this chasmabismo openedabrió up,
16
41000
2000
Entonces, ¿cuál es el problema? ¿por qué este abismo?
00:58
and what can we do to fixfijar it?
17
43000
3000
¿qué podemos hacer para resolverlo?
01:01
Well actuallyactualmente, I think the answerresponder
18
46000
2000
En realidad, creo que la respuesta
01:03
is staringcurioso us right in the facecara:
19
48000
2000
está delante de nuestros ojos.
01:05
Use computersordenadores.
20
50000
2000
Usar computadoras.
01:07
I believe
21
52000
2000
Creo que
01:09
that correctlycorrectamente usingutilizando computersordenadores
22
54000
2000
el uso correcto de computadoras
01:11
is the silverplata bulletbala
23
56000
2000
es la solución infalible
01:13
for makingfabricación mathmates educationeducación work.
24
58000
3000
para hacer que funcione la educación matemática.
01:16
So to explainexplique that,
25
61000
2000
Para explicar eso,
01:18
let me first talk a bitpoco about what mathmates looksmiradas like in the realreal worldmundo
26
63000
3000
en primer lugar, quisiera hablar un poco de las matemáticas en el mundo real
01:21
and what it looksmiradas like in educationeducación.
27
66000
2000
y de su aspecto en la educación.
01:23
See, in the realreal worldmundo
28
68000
2000
Vean, en el mundo real
01:25
mathmates isn't necessarilynecesariamente donehecho by mathematiciansmatemáticos.
29
70000
3000
la matemática no es exclusiva de los matemáticos.
01:28
It's donehecho by geologistsgeólogos,
30
73000
2000
La usan geólogos,
01:30
engineersingenieros, biologistsbiólogos,
31
75000
2000
ingenieros, biólogos,
01:32
all sortstipo of differentdiferente people --
32
77000
2000
todo tipo de personas diferentes...
01:34
modelingmodelado and simulationsimulación.
33
79000
2000
en modelos y simulación.
01:36
It's actuallyactualmente very popularpopular.
34
81000
2000
Realmente es muy popular.
01:38
But in educationeducación it looksmiradas very differentdiferente --
35
83000
3000
Pero en la educación es muy diferente...
01:41
dumbed-downcallados problemsproblemas, lots of calculatingcalculador,
36
86000
2000
problemas idiotizados, mucho cálculo...
01:43
mostlyprincipalmente by handmano.
37
88000
2000
sobre todo a mano.
01:46
Lots of things that seemparecer simplesencillo
38
91000
2000
Muchas cosas que parecen simples
01:48
and not difficultdifícil like in the realreal worldmundo,
39
93000
2000
y no difíciles como en el mundo real,
01:50
exceptexcepto if you're learningaprendizaje it.
40
95000
2000
salvo si se las aprende.
01:53
And anotherotro thing about mathmates:
41
98000
2000
Y algo más sobre la matemática:
01:55
mathmates sometimesa veces looksmiradas like mathmates --
42
100000
2000
a veces se parece a sí misma,
01:57
like in this exampleejemplo here --
43
102000
3000
como en este ejemplo,
02:00
and sometimesa veces it doesn't --
44
105000
2000
y a veces no,
02:02
like "Am I drunkborracho?"
45
107000
3000
como en "¿estoy borracho?"
02:07
And then you get an answerresponder that's quantitativecuantitativo in the modernmoderno worldmundo.
46
112000
3000
Y uno recibe una respuesta cuantitativa del mundo moderno.
02:10
You wouldn'tno lo haría have expectedesperado that a fewpocos yearsaños back.
47
115000
3000
No hubiéramos esperado esto hace unos años.
02:13
But now you can find out all about --
48
118000
3000
Pero ahora uno puede encontrar de todo--
02:16
unfortunatelyDesafortunadamente, my weightpeso is a little highermayor than that, but --
49
121000
3000
por desgracia, mi peso es más alto que eso--
02:19
all about what happenssucede.
50
124000
2000
de todo lo que sucede.
02:21
So let's zoomenfocar out a bitpoco and askpedir,
51
126000
2000
Pero alejémonos un poco y preguntemos
02:23
why are we teachingenseñando people mathmates?
52
128000
2000
¿por qué enseñamos matemática?
02:25
What's the pointpunto of teachingenseñando people mathmates?
53
130000
3000
¿Cuál es la idea de enseñar matemática?
02:28
And in particularespecial, why are we teachingenseñando them mathmates in generalgeneral?
54
133000
3000
Y, en particular, ¿por qué enseñamos matemática en general?
02:31
Why is it suchtal an importantimportante partparte of educationeducación
55
136000
3000
¿Por qué es una parte tan importante de la educación,
02:34
as a sortordenar of compulsoryobligatorio subjecttema?
56
139000
2000
esa suerte de asignatura obligatoria?
02:36
Well, I think there are about threeTres reasonsrazones:
57
141000
3000
Bueno, creo que hay tres razones:
02:39
technicaltécnico jobstrabajos
58
144000
2000
los trabajos técnicos,
02:41
so criticalcrítico to the developmentdesarrollo of our economieseconomías,
59
146000
3000
tan críticos para el desarrollo de nuestras economías,
02:44
what I call "everydaycada día livingvivo" --
60
149000
3000
segundo, lo que llamo la vida cotidiana.
02:48
to functionfunción in the worldmundo todayhoy,
61
153000
2000
Para funcionar en el mundo de hoy,
02:50
you've got to be prettybonita quantitativecuantitativo,
62
155000
2000
uno tiene que ser bastante cuantitativo
02:52
much more so than a fewpocos yearsaños agohace:
63
157000
2000
mucho más de lo que era hace unos años.
02:54
figurefigura out your mortgageshipotecas,
64
159000
2000
Calcular sus hipotecas,
02:56
beingsiendo skepticalescéptico of governmentgobierno statisticsestadística, those kindsclases of things --
65
161000
3000
ser escéptico de las estadísticas del gobierno, esas cosas.
03:00
and thirdlyen tercer lugar, what I would call something like
66
165000
3000
En tercer lugar, lo que llamaría
03:03
logicallógico mindmente trainingformación, logicallógico thinkingpensando.
67
168000
3000
entrenamiento lógico, pensamiento lógico.
03:06
Over the yearsaños
68
171000
2000
Con los años
03:08
we'venosotros tenemos put so much in societysociedad
69
173000
2000
hemos hecho mucho en la sociedad
03:10
into beingsiendo ablepoder to processproceso and think logicallylógicamente. It's partparte of humanhumano societysociedad.
70
175000
3000
para procesar y pensar de manera lógica; es parte de la sociedad humana.
03:13
It's very importantimportante to learnaprender that
71
178000
2000
Es muy importante aprender eso.
03:15
mathmates is a great way to do that.
72
180000
2000
La matemática es buena para eso.
03:17
So let's askpedir anotherotro questionpregunta.
73
182000
2000
Entonces hagámonos otra pregunta.
03:19
What is mathmates?
74
184000
2000
¿Qué es la matemática?
03:21
What do we mean when we say we're doing mathmates,
75
186000
2000
¿Qué queremos decir cuando decimos que hacemos matemática...
03:23
or educatingeducando people to do mathmates?
76
188000
2000
...o que enseñamos matemática?
03:25
Well, I think it's about fourlas cuatro stepspasos, roughlyaproximadamente speakingHablando,
77
190000
3000
A grandes rasgos, creo que se trata de cuatro pasos
03:28
startingcomenzando with posingposando the right questionpregunta.
78
193000
2000
empezando por plantear la pregunta correcta.
03:30
What is it that we want to askpedir? What is it we're tryingmolesto to find out here?
79
195000
3000
¿Qué queremos preguntar? ¿Qué estamos tratando de encontrar aquí?
03:33
And this is the thing mostmás screwedatornillado up in the outsidefuera de worldmundo,
80
198000
2000
Y esto es lo más complicado del mundo exterior,
03:35
beyondmás allá virtuallyvirtualmente any other partparte of doing mathmates.
81
200000
3000
más que cualquier otro aspecto de la matemática.
03:38
People askpedir the wrongincorrecto questionpregunta,
82
203000
2000
La gente hace la pregunta equivocada
03:40
and surprisinglyasombrosamente enoughsuficiente, they get the wrongincorrecto answerresponder,
83
205000
2000
y, claro, obtiene la respuesta equivocada
03:42
for that reasonrazón, if not for othersotros.
84
207000
2000
por esa razón, o por otras.
03:44
So the nextsiguiente thing is take that problemproblema
85
209000
2000
Lo siguiente es tomar ese problema
03:46
and turngiro it from a realreal worldmundo problemproblema
86
211000
2000
y transformarlo de algo del mundo real
03:48
into a mathmates problemproblema.
87
213000
2000
en algo matemático.
03:50
That's stageescenario two.
88
215000
2000
Esa es la fase dos.
03:52
OnceUna vez you've donehecho that, then there's the computationcálculo steppaso.
89
217000
3000
Una vez hecho eso, luego sigue el paso computacional.
03:55
TurnGiro it from that into some answerresponder
90
220000
2000
Transformar eso en una respuesta
03:57
in a mathematicalmatemático formformar.
91
222000
3000
con forma matemática.
04:00
And of coursecurso, mathmates is very powerfulpoderoso at doing that.
92
225000
2000
Y, por supuesto, la matemática es muy potente para eso.
04:02
And then finallyfinalmente, turngiro it back to the realreal worldmundo.
93
227000
2000
Y luego, finalmente, devolver eso al mundo real.
04:04
Did it answerresponder the questionpregunta?
94
229000
2000
¿Responde la pregunta?
04:06
And alsoademás verifyverificar it -- crucialcrucial steppaso.
95
231000
3000
Y también lo comprueba... paso crucial.
04:10
Now here'saquí está the crazyloca thing right now.
96
235000
2000
Y eso es lo loco ahora.
04:12
In mathmates educationeducación,
97
237000
2000
En matemática
04:14
we're spendinggasto about perhapsquizás 80 percentpor ciento of the time
98
239000
3000
quizá pasamos cerca del 80% del tiempo
04:17
teachingenseñando people to do steppaso threeTres by handmano.
99
242000
3000
enseñando a hacer el paso 3 a mano.
04:20
YetTodavía, that's the one steppaso computersordenadores can do
100
245000
2000
Pero eso es algo que las computadoras pueden hacer
04:22
better than any humanhumano after yearsaños of practicepráctica.
101
247000
3000
mejor que cualquier humano después de años de práctica.
04:25
InsteadEn lugar, we oughtdebería to be usingutilizando computersordenadores
102
250000
3000
En su lugar deberíamos estar usando computadoras
04:28
to do steppaso threeTres
103
253000
2000
para hacer el paso 3
04:30
and usingutilizando the studentsestudiantes to spendgastar much more effortesfuerzo
104
255000
3000
y que los estudiantes se esfuercen más
04:33
on learningaprendizaje how to do stepspasos one, two and fourlas cuatro --
105
258000
2000
en aprender a hacer los pasos 1, 2 y 4...
04:35
conceptualizingconceptualizando problemsproblemas, applyingaplicando them,
106
260000
3000
conceptualizando problemas, aplicando los pasos,
04:38
gettingconsiguiendo the teacherprofesor to runcorrer them throughmediante how to do that.
107
263000
3000
haciendo que los profesores les digan cómo hacerlo.
04:41
See, crucialcrucial pointpunto here:
108
266000
2000
Vean algo crucial aquí:
04:43
mathmates is not equaligual to calculatingcalculador.
109
268000
2000
la matemática no es el cálculo.
04:45
MathMates is a much broadermás amplio subjecttema than calculatingcalculador.
110
270000
3000
La matemática es algo mucho más amplio que el cálculo.
04:48
Now it's understandablecomprensible that this has all got intertwinedentrelazado
111
273000
3000
Aunque es comprensible que todo esto se haya entrelazado
04:51
over hundredscientos of yearsaños.
112
276000
2000
durante cientos de años.
04:53
There was only one way to do calculatingcalculador and that was by handmano.
113
278000
3000
Sólo había una manera de hacer el cálculo y era a mano.
04:56
But in the last fewpocos decadesdécadas
114
281000
2000
Pero en las últimas décadas
04:58
that has totallytotalmente changedcambiado.
115
283000
2000
eso cambió por completo.
05:00
We'veNosotros tenemos had the biggestmás grande transformationtransformación of any ancientantiguo subjecttema
116
285000
3000
Experimentamos la mayor transformación de cualquier tema antiguo
05:03
that I could ever imagineimagina with computersordenadores.
117
288000
3000
que se pueda imaginar con las computadoras.
05:07
CalculatingCalculador was typicallytípicamente the limitinglimitando steppaso,
118
292000
2000
El cálculo era típicamente el paso limitante,
05:09
and now oftena menudo it isn't.
119
294000
2000
y ahora a menudo no lo es.
05:11
So I think in termscondiciones of the facthecho that mathmates
120
296000
2000
Pienso que la matemática
05:13
has been liberatedliberado from calculatingcalculador.
121
298000
3000
se ha liberado del cálculo.
05:16
But that mathmates liberationliberación didn't get into educationeducación yettodavía.
122
301000
3000
Pero esa liberación matemática todavía no llegó a la educación.
05:19
See, I think of calculatingcalculador, in a sensesentido,
123
304000
2000
Vean, pienso el cálculo, en cierto sentido,
05:21
as the machinerymaquinaria of mathmates.
124
306000
2000
como la maquinaria de la matemática.
05:23
It's the chorefaena.
125
308000
2000
Es la tarea pesada.
05:25
It's the thing you'dtu hubieras like to avoidevitar if you can, like to get a machinemáquina to do.
126
310000
3000
Es eso que nos gustaría evitar si pudiéramos; lo que le dejaríamos a una máquina.
05:29
It's a meansmedio to an endfin, not an endfin in itselfsí mismo,
127
314000
3000
Es un medio hacia un fin, no un fin en sí mismo.
05:34
and automationautomatización allowspermite us
128
319000
2000
Y la automatización nos permite
05:36
to have that machinerymaquinaria.
129
321000
2000
tener esa maquinaria.
05:38
ComputersOrdenadores allowpermitir us to do that --
130
323000
2000
Las computadoras nos permiten eso.
05:40
and this is not a smallpequeña problemproblema by any meansmedio.
131
325000
3000
Y esto no es un problema menor en modo alguno.
05:43
I estimatedestimado that, just todayhoy, acrossa través de the worldmundo,
132
328000
3000
Estimé que hoy en todo el mundo
05:46
we spentgastado about 106 averagepromedio worldmundo lifetimesvidas
133
331000
3000
pasamos unas 106 vidas en promedio
05:49
teachingenseñando people how to calculatecalcular by handmano.
134
334000
3000
enseñando a calcular a mano.
05:52
That's an amazingasombroso amountcantidad of humanhumano endeavoresfuerzo.
135
337000
3000
Es una cantidad increíble de actividad humana.
05:55
So we better be damnMaldita sea sure --
136
340000
2000
Así que mejor que estemos seguros...
05:57
and by the way, they didn't even have fundivertido doing it, mostmás of them --
137
342000
3000
y, por cierto, la mayoría no se divierte haciéndolo.
06:00
so we better be damnMaldita sea sure
138
345000
2000
Así que mejor que estemos seguros
06:02
that we know why we're doing that
139
347000
2000
de saber por qué lo estamos haciendo
06:04
and it has a realreal purposepropósito.
140
349000
2000
y que tiene un propósito real.
06:06
I think we should be assumingasumiendo computersordenadores
141
351000
2000
Creo que deberíamos dejar que las computadoras
06:08
for doing the calculatingcalculador
142
353000
2000
hagan el cálculo
06:10
and only doing handmano calculationscálculos where it really makeshace sensesentido to teachenseñar people that.
143
355000
3000
y sólo hacer cálculo a mano cuando tenga sentido enseñarle a la gente a hacerlo.
06:13
And I think there are some casescasos.
144
358000
2000
Creo que hay algunos casos.
06:15
For exampleejemplo: mentalmental arithmeticaritmética.
145
360000
2000
Por ejemplo: la aritmética mental.
06:17
I still do a lot of that, mainlyprincipalmente for estimatingestimando.
146
362000
3000
Yo la uso mucho, sobre todo para estimar.
06:20
People say, "Is suchtal and suchtal truecierto?"
147
365000
2000
La gente dice tal y tal es verdad,
06:22
And I'll say, "HmmHmm, not sure." I'll think about it roughlyaproximadamente.
148
367000
2000
y yo digo que no estoy seguro. Voy a pensarlo a groso modo.
06:24
It's still quickermás rápido to do that and more practicalpráctico.
149
369000
2000
Todavía es más rápido hacerlo y es más práctico.
06:26
So I think practicalitysentido práctico is one casecaso
150
371000
2000
Los aspectos prácticos son, creo,
06:28
where it's worthvalor teachingenseñando people by handmano.
151
373000
2000
donde vale la pena enseñar a mano.
06:30
And then there are certaincierto conceptualconceptual things
152
375000
2000
Y luego hay ciertas aspectos conceptuales
06:32
that can alsoademás benefitbeneficio from handmano calculatingcalculador,
153
377000
2000
que pueden beneficiarse del cálculo a mano
06:34
but I think they're relativelyrelativamente smallpequeña in numbernúmero.
154
379000
2000
pero creo que son relativamente pocos.
06:36
One thing I oftena menudo askpedir about
155
381000
2000
Algo que pregunto a menudo es sobre
06:38
is ancientantiguo Greekgriego and how this relatesrelaciona.
156
383000
3000
el griego antiguo y cómo se relaciona.
06:41
See, the thing we're doing right now
157
386000
2000
Vean, lo que estamos haciendo ahora
06:43
is we're forcingforzando people to learnaprender mathematicsmatemáticas.
158
388000
2000
es forzar a la gente a aprender matemáticas.
06:45
It's a majormayor subjecttema.
159
390000
2000
Es un tema importante.
06:47
I'm not for one minuteminuto suggestingsugerencia that, if people are interestedinteresado in handmano calculatingcalculador
160
392000
3000
No estoy sugiriendo, ni remotamente, que si la gente quiere calcular a mano
06:50
or in followingsiguiendo theirsu ownpropio interestsintereses
161
395000
2000
o seguir sus propios intereses
06:52
in any subjecttema howeversin embargo bizarreextraño --
162
397000
2000
en cualquier tema por extraño que sea...
06:54
they should do that.
163
399000
2000
debería hacerlo.
06:56
That's absolutelyabsolutamente the right thing,
164
401000
2000
Eso es absolutamente correcto,
06:58
for people to followseguir theirsu self-interestinterés propio.
165
403000
2000
que la gente siga su propio interés.
07:00
I was somewhatalgo interestedinteresado in ancientantiguo Greekgriego,
166
405000
2000
Estoy algo interesado en la antigua Grecia
07:02
but I don't think that we should forcefuerza the entiretodo populationpoblación
167
407000
3000
pero no creo que deberíamos forzar a toda la población
07:05
to learnaprender a subjecttema like ancientantiguo Greekgriego.
168
410000
2000
a aprender un tema como antigua Grecia.
07:07
I don't think it's warrantedgarantizado.
169
412000
2000
No creo que se justifique.
07:09
So I have this distinctiondistinción betweenEntre what we're makingfabricación people do
170
414000
3000
Por eso hago la distinción entre lo que le pedimos a la gente que haga,
07:12
and the subjecttema that's sortordenar of mainstreamcorriente principal
171
417000
2000
el tema predominante y el tema que,
07:14
and the subjecttema that, in a sensesentido, people mightpodría followseguir with theirsu ownpropio interestinteresar
172
419000
3000
en cierto sentido, la gente podría elegir porque le interesa
07:17
and perhapsquizás even be spikedclaveteado into doing that.
173
422000
2000
y quizá enriquecerse al hacerlo.
07:19
So what are the issuescuestiones people bringtraer up with this?
174
424000
3000
¿Qué le objeta la gente a esto?
07:22
Well one of them is, they say, you need to get the basicslo esencial first.
175
427000
3000
Bueno, dicen que uno primero tiene que aprender lo básico.
07:25
You shouldn'tno debería use the machinemáquina
176
430000
2000
No deberíamos usar la máquina
07:27
untilhasta you get the basicslo esencial of the subjecttema.
177
432000
2000
hasta no aprender lo básico del tema.
07:29
So my usualusual questionpregunta is, what do you mean by "basicslo esencial?"
178
434000
3000
Mi pregunta habitual es: ¿qué significa lo básico?
07:32
BasicsLo esencial of what?
179
437000
2000
¿Lo básico de qué?
07:34
Are the basicslo esencial of drivingconducción a carcoche
180
439000
2000
Aprender lo básico de conducir un coche
07:36
learningaprendizaje how to serviceServicio it, or designdiseño it for that matterimportar?
181
441000
3000
¿ayuda para repararlo? ¿se lo diseña para tal fin?
07:39
Are the basicslo esencial of writingescritura learningaprendizaje how to sharpenafilar a quillpluma?
182
444000
3000
Los fundamentos de la escritura, ¿sirven para afilar la pluma?
07:43
I don't think so.
183
448000
2000
No lo creo.
07:45
I think you need to separateseparar the basicslo esencial of what you're tryingmolesto to do
184
450000
3000
Creo que hay que separar los fundamentos de lo que tratamos de hacer
07:48
from how it getsse pone donehecho
185
453000
2000
del cómo se hace
07:50
and the machinerymaquinaria of how it getsse pone donehecho
186
455000
3000
y de la maquinaria del cómo se hace.
07:54
and automationautomatización allowspermite you to make that separationseparación.
187
459000
3000
Y la automatización permite hacer esa separación.
07:57
A hundredcien yearsaños agohace, it's certainlyciertamente truecierto that to drivemanejar a carcoche
188
462000
3000
Hace cien años es cierto que para conducir un coche
08:00
you kindtipo of needednecesario to know a lot about the mechanicsmecánica of the carcoche
189
465000
2000
hacía falta saber mucho sobre la mecánica del coche
08:02
and how the ignitionencendido timingsincronización workedtrabajó and all sortstipo of things.
190
467000
3000
y cómo funcionaba el tiempo de encendido y todo tipo de cosas.
08:06
But automationautomatización in carscarros
191
471000
2000
Pero la automatización en los coches
08:08
allowedpermitido that to separateseparar,
192
473000
2000
permitió separar eso,
08:10
so drivingconducción is now a quitebastante separateseparar subjecttema, so to speakhablar,
193
475000
3000
por eso ahora conducir es un tema bastante separado, por así decirlo,
08:13
from engineeringIngenieria of the carcoche
194
478000
3000
de la ingeniería del automóvil
08:16
or learningaprendizaje how to serviceServicio it.
195
481000
3000
o de aprender a repararlo.
08:20
So automationautomatización allowspermite this separationseparación
196
485000
2000
La automatización permite esta separación
08:22
and alsoademás allowspermite -- in the casecaso of drivingconducción,
197
487000
2000
y también, en el caso de la conducción,
08:24
and I believe alsoademás in the futurefuturo casecaso of mathsmatemáticas --
198
489000
2000
y creo también en el caso futuro de las matemáticas,
08:26
a democratizeddemocratizado way of doing that.
199
491000
2000
una manera de hacer que se democratice.
08:28
It can be spreaduntado acrossa través de a much largermás grande numbernúmero of people
200
493000
2000
Se puede difundir a un número mucho mayor de personas
08:30
who can really work with that.
201
495000
3000
que realmente puede trabajar con eso.
08:33
So there's anotherotro thing that comesproviene up with basicslo esencial.
202
498000
2000
Los fundamentos traen aparejada otra cosa.
08:35
People confuseconfundir, in my viewver,
203
500000
2000
La gente confunde, en mi opinión,
08:37
the orderorden of the inventioninvención of the toolsherramientas
204
502000
3000
el orden de la invención de las herramientas
08:40
with the orderorden in whichcual they should use them for teachingenseñando.
205
505000
3000
con el orden en que deberían usarlas para la enseñanza.
08:43
So just because paperpapel was inventedinventado before computersordenadores,
206
508000
3000
Sólo porque el papel se inventó antes que las computadoras
08:46
it doesn't necessarilynecesariamente mean you get more to the basicslo esencial of the subjecttema
207
511000
3000
no necesariamente significa que uno entiende mejor lo básico del tema
08:49
by usingutilizando paperpapel insteaden lugar of a computercomputadora
208
514000
2000
usando papel en vez de computadoras
08:51
to teachenseñar mathematicsmatemáticas.
209
516000
2000
para enseñar matemáticas.
08:55
My daughterhija gavedio me a rathermás bien nicebonito anecdoteanécdota on this.
210
520000
3000
Tengo una anécdota bastante buena de mi hija sobre esto.
08:58
She enjoysdisfruta makingfabricación what she callsllamadas "paperpapel laptopslaptops."
211
523000
3000
Ella disfruta haciendo lo que llama portátiles de papel.
09:01
(LaughterRisa)
212
526000
2000
(Risas)
09:03
So I askedpreguntó her one day, "You know, when I was your ageaños,
213
528000
2000
Un día le dije: "Sabes, cuando tenía tu edad,
09:05
I didn't make these.
214
530000
2000
no hacía esos dibujos.
09:07
Why do you think that was?"
215
532000
2000
¿Por qué crees que lo hacía?"
09:09
And after a secondsegundo or two, carefullycuidadosamente reflectingreflejando,
216
534000
2000
Y después de pensar seriamente uno o dos segundos
09:11
she said, "No paperpapel?"
217
536000
2000
dijo: "¿No había papel?"
09:13
(LaughterRisa)
218
538000
5000
(Risas)
09:19
If you were bornnacido after computersordenadores and paperpapel,
219
544000
2000
Si uno nació después de las computadoras y del papel,
09:21
it doesn't really matterimportar whichcual orderorden you're taughtenseñó with them in,
220
546000
3000
en realidad no importa el orden en que nos enseñan con ellos,
09:24
you just want to have the bestmejor toolherramienta.
221
549000
2000
uno sólo quiere tener la mejor herramienta.
09:26
So anotherotro one that comesproviene up is "ComputersOrdenadores dumbtonto mathmates down."
222
551000
3000
Se dice también que las "computadoras embrutecen la matemática".
09:29
That somehowde algun modo, if you use a computercomputadora,
223
554000
2000
Que, en cierta forma, usar computadoras
09:31
it's all mindlessimbécil button-pushingpresionando el botón,
224
556000
2000
es presionar botones sin sentido,
09:33
but if you do it by handmano,
225
558000
2000
pero hacerlo a mano
09:35
it's all intellectualintelectual.
226
560000
2000
es usar el intelecto.
09:37
This one kindtipo of annoysmolesta me, I mustdebe say.
227
562000
3000
Debo decir que esto me irrita.
09:40
Do we really believe
228
565000
2000
¿Realmente creemos...
09:42
that the mathmates that mostmás people are doing in schoolcolegio
229
567000
2000
...que la matemática que la mayoría hace en la escuela...
09:44
practicallyprácticamente todayhoy
230
569000
2000
...en la práctica hoy...
09:46
is more than applyingaplicando proceduresprocedimientos
231
571000
2000
...es más que aplicar procedimientos...
09:48
to problemsproblemas they don't really understandentender, for reasonsrazones they don't get?
232
573000
3000
...a problemas que no comprenden, por razones que no entienden?
09:51
I don't think so.
233
576000
2000
No lo creo.
09:53
And what's worsepeor, what they're learningaprendizaje there isn't even practicallyprácticamente usefulútil anymorenunca más.
234
578000
3000
Y lo peor es que lo que están aprendiendo ya no es útil en la práctica.
09:56
MightPodría have been 50 yearsaños agohace, but it isn't anymorenunca más.
235
581000
3000
Quizá lo era hace 50 años, pero ya no lo es.
09:59
When they're out of educationeducación, they do it on a computercomputadora.
236
584000
3000
Fuera del sistema educativo lo hacen en una computadora.
10:02
Just to be clearclaro, I think computersordenadores can really help with this problemproblema,
237
587000
3000
Para ser claro, creo que las computadoras pueden ayudar en este problema,
10:05
actuallyactualmente make it more conceptualconceptual.
238
590000
2000
pueden hacerlo más conceptual.
10:07
Now, of coursecurso, like any great toolherramienta,
239
592000
2000
Claro, como cualquier gran herramienta
10:09
they can be used completelycompletamente mindlesslysin pensar,
240
594000
2000
puede ser usada sin sentido,
10:11
like turningtorneado everything into a multimediamultimedia showespectáculo,
241
596000
3000
como convertir todo en un espectáculo multimedia,
10:14
like the exampleejemplo I was shownmostrado of solvingresolviendo an equationecuación by handmano,
242
599000
3000
como el ejemplo que mostré de resolver una ecuación a mano,
10:17
where the computercomputadora was the teacherprofesor --
243
602000
2000
con la computadora como maestra...
10:19
showespectáculo the studentestudiante how to manipulatemanipular and solveresolver it by handmano.
244
604000
3000
mostrándole a los estudiantes cómo resolverlo a mano.
10:22
This is just nutsnueces.
245
607000
2000
Eso es una locura.
10:24
Why are we usingutilizando computersordenadores to showespectáculo a studentestudiante how to solveresolver a problemproblema by handmano
246
609000
3000
¿Por qué usar computadoras para enseñarle a los estudiantes a resolver problemas a mano
10:27
that the computercomputadora should be doing anywayde todas formas?
247
612000
2000
que el equipo debe hacer de todos modos?
10:29
All backwardshacia atrás.
248
614000
2000
Todo al revés.
10:31
Let me showespectáculo you
249
616000
2000
Déjenme mostrarles
10:33
that you can alsoademás make problemsproblemas harderMás fuerte to calculatecalcular.
250
618000
3000
que también se pueden hacer problemas más difíciles de calcular.
10:36
See, normallynormalmente in schoolcolegio,
251
621000
2000
Vean, normalmente en la escuela
10:38
you do things like solveresolver quadraticcuadrático equationsecuaciones.
252
623000
3000
uno resuelve ecuaciones de segundo grado.
10:41
But you see, when you're usingutilizando a computercomputadora,
253
626000
3000
Pero con una computadora
10:44
you can just substitutesustituir.
254
629000
4000
uno puede sustituir cosas.
10:48
You can make it a quarticcuartico equationecuación. Make it kindtipo of harderMás fuerte, calculating-wisecalculando-sabio.
255
633000
2000
Hacerla de cuarto grado; hacerla más difícil, en términos de cálculo.
10:50
SameMismo principlesprincipios appliedaplicado --
256
635000
2000
Se aplican los mismos principios...
10:52
calculationscálculos, harderMás fuerte.
257
637000
2000
a cálculos más difíciles.
10:54
And problemsproblemas in the realreal worldmundo
258
639000
2000
Y los problemas del mundo real
10:56
look nuttyde nuez and horriblehorrible like this.
259
641000
2000
son raros y horribles como este.
10:58
They'veHan got haircabello all over them.
260
643000
2000
Tienen pelos por todos lados.
11:00
They're not just simplesencillo, dumbed-downcallados things that we see in schoolcolegio mathmates.
261
645000
3000
No son las cosas simples, simplificadas, que vemos en la matemática de la escuela.
11:04
And think of the outsidefuera de worldmundo.
262
649000
2000
Piensen en el mundo exterior.
11:06
Do we really believe that engineeringIngenieria and biologybiología
263
651000
2000
¿Realmente creemos que la ingeniería, la biología...
11:08
and all of these other things
264
653000
2000
...y todas estas otras disciplinas...
11:10
that have so benefitedbeneficiado from computersordenadores and mathsmatemáticas
265
655000
2000
...que se beneficiaron con las computadoras y la matemática...
11:12
have somehowde algun modo conceptuallyconceptualmente gottenconseguido reducedreducido by usingutilizando computersordenadores?
266
657000
3000
...se reducen conceptualmente por el uso de computadoras?
11:15
I don't think so -- quitebastante the oppositeopuesto.
267
660000
3000
No lo creo; todo lo contrario.
11:18
So the problemproblema we'venosotros tenemos really got in mathmates educationeducación
268
663000
3000
El problema de la educación matemática
11:21
is not that computersordenadores mightpodría dumbtonto it down,
269
666000
3000
no es que las computadoras la degraden
11:24
but that we have dumbed-downcallados problemsproblemas right now.
270
669000
3000
sino que ahora tenemos problemas degradados.
11:27
Well, anotherotro issueproblema people bringtraer up
271
672000
2000
Otro tema que menciona la gente
11:29
is somehowde algun modo that handmano calculatingcalculador proceduresprocedimientos
272
674000
2000
es que el procedimiento de cálculo a mano
11:31
teachenseñar understandingcomprensión.
273
676000
2000
enseña a comprender.
11:33
So if you go throughmediante lots of examplesejemplos,
274
678000
2000
Así, si uno ve muchos ejemplos
11:35
you can get the answerresponder,
275
680000
2000
puede entender la respuesta...
11:37
you can understandentender how the basicslo esencial of the systemsistema work better.
276
682000
3000
uno puede entender mejor los fundamentos del sistema.
11:40
I think there is one thing that I think very validválido here,
277
685000
3000
Creo que hay una cosa muy válida aquí
11:43
whichcual is that I think understandingcomprensión proceduresprocedimientos and processesprocesos is importantimportante.
278
688000
3000
y es que los procedimientos y procesos de aprendizaje son importantes.
11:47
But there's a fantasticfantástico way to do that in the modernmoderno worldmundo.
279
692000
3000
Pero hay una manera fantástica de hacerlo en el mundo moderno.
11:50
It's calledllamado programmingprogramación.
280
695000
3000
Se llama programación.
11:53
ProgrammingProgramación is how mostmás proceduresprocedimientos and processesprocesos
281
698000
2000
La programación es la forma de escribir la mayoría
11:55
get writtenescrito down these daysdías,
282
700000
2000
de los procesos y procedimientos de hoy
11:57
and it's alsoademás a great way
283
702000
2000
y es una gran manera
11:59
to engagecontratar studentsestudiantes much more
284
704000
2000
de involucrar mucho más a los estudiantes
12:01
and to checkcomprobar they really understandentender.
285
706000
2000
y de verificar que hayan entendido realmente.
12:03
If you really want to checkcomprobar you understandentender mathmates
286
708000
2000
Si realmente quieren verificar que entienden algo
12:05
then writeescribir a programprograma to do it.
287
710000
3000
escriban un programa que lo haga.
12:08
So programmingprogramación is the way I think we should be doing that.
288
713000
3000
La programación es la manera en que creo deberíamos hacerlo.
12:11
So to be clearclaro, what I really am suggestingsugerencia here
289
716000
2000
Para ser claro, lo que estoy sugiriendo aquí
12:13
is we have a uniqueúnico opportunityoportunidad
290
718000
2000
es que tenemos una oportunidad única
12:15
to make mathsmatemáticas bothambos more practicalpráctico
291
720000
2000
de hacer la matemática más práctica
12:17
and more conceptualconceptual, simultaneouslysimultaneamente.
292
722000
3000
y conceptual, a la vez.
12:20
I can't think of any other subjecttema where that's recentlyrecientemente been possibleposible.
293
725000
3000
No se me ocurre otro tema donde esto haya sido posible recientemente.
12:23
It's usuallygeneralmente some kindtipo of choiceelección
294
728000
2000
Por lo general es una elección
12:25
betweenEntre the vocationalprofesional and the intellectualintelectual.
295
730000
2000
entre lo vocacional y lo intelectual.
12:27
But I think we can do bothambos at the samemismo time here.
296
732000
3000
Pero creo que podemos hacer ambas a la vez aquí.
12:32
And we openabierto up so manymuchos more possibilitiesposibilidades.
297
737000
3000
Y abrimos muchas más oportunidades.
12:35
You can do so manymuchos more problemsproblemas.
298
740000
2000
Se pueden resolver muchos más problemas.
12:37
What I really think we gainganancia from this
299
742000
2000
Creo que con esto los estudiantes
12:39
is studentsestudiantes gettingconsiguiendo intuitionintuición and experienceexperiencia
300
744000
3000
ganan en intuición y experiencia
12:42
in farlejos greatermayor quantitiescantidades than they'veellos tienen ever got before.
301
747000
3000
en mucho mayores cantidades que nunca antes.
12:45
And experienceexperiencia of harderMás fuerte problemsproblemas --
302
750000
2000
Experiencia de problemas más difíciles...
12:47
beingsiendo ablepoder to playjugar with the mathmates, interactinteractuar with it,
303
752000
2000
poder jugar con la matemática, interactuar con ella,
12:49
feel it.
304
754000
2000
sentirla.
12:51
We want people who can feel the mathmates instinctivelyinstintivamente.
305
756000
3000
Queremos que la gente pueda sentir la matemática instintivamente.
12:54
That's what computersordenadores allowpermitir us to do.
306
759000
3000
Eso es lo que nos permiten las computadoras.
12:57
AnotherOtro thing it allowspermite us to do is reorderreordenar the curriculumplan de estudios.
307
762000
3000
Otra cosa que nos permiten es ordenar el plan de estudios.
13:00
TraditionallyTradicionalmente it's been by how difficultdifícil it is to calculatecalcular,
308
765000
2000
Tradicionalmente se ha ordenado por grado de dificultad de cálculo
13:02
but now we can reorderreordenar it
309
767000
2000
pero ahora podemos reordenarlo
13:04
by how difficultdifícil it is to understandentender the conceptsconceptos,
310
769000
2000
por el grado de dificultad para entender los conceptos,
13:06
howeversin embargo harddifícil the calculatingcalculador.
311
771000
2000
por difícil que sea el cálculo.
13:08
So calculuscálculo has traditionallytradicionalmente been taughtenseñó very latetarde.
312
773000
3000
Tradicionalmente el cálculo se enseñaba muy tarde.
13:11
Why is this?
313
776000
2000
¿Por qué?
13:13
Well, it's damnMaldita sea harddifícil doing the calculationscálculos, that's the problemproblema.
314
778000
3000
Bueno, es bien difícil hacer los cálculos, ese es el problema.
13:17
But actuallyactualmente manymuchos of the conceptsconceptos
315
782000
2000
Pero en realidad muchos de los conceptos
13:19
are amenabledócil to a much youngermas joven ageaños groupgrupo.
316
784000
3000
son adecuados para grupos mucho más jóvenes.
13:22
This was an exampleejemplo I builtconstruido for my daughterhija.
317
787000
3000
Este es un ejemplo que preparé para mi hija.
13:25
And very, very simplesencillo.
318
790000
2000
Es muy, muy simple.
13:28
We were talkinghablando about what happenssucede
319
793000
2000
Estábamos hablando de lo que sucede
13:30
when you increaseincrementar the numbernúmero of sideslados of a polygonpolígono
320
795000
2000
si uno aumenta la cantidad de lados de un polígono
13:32
to a very largegrande numbernúmero.
321
797000
2000
a un número muy grande.
13:36
And of coursecurso, it turnsvueltas into a circlecirculo.
322
801000
2000
Por supuesto, se transforma en círculo.
13:38
And by the way, she was alsoademás very insistentinsistente
323
803000
2000
Y, por cierto, ella insistió mucho
13:40
on beingsiendo ablepoder to changecambio the colorcolor,
324
805000
2000
en poder cambiar el color,
13:42
an importantimportante featurecaracterística for this demonstrationdemostración.
325
807000
3000
algo importante para esta demostración.
13:46
You can see that this is a very earlytemprano steppaso
326
811000
3000
Pueden ver que este es un paso muy temprano
13:49
into limitslímites and differentialdiferencial calculuscálculo
327
814000
2000
en el tema límites y cálculo diferencial;
13:51
and what happenssucede when you take things to an extremeextremo --
328
816000
3000
y lo que sucede si uno lleva las cosas a un extremo...
13:54
and very smallpequeña sideslados and a very largegrande numbernúmero of sideslados.
329
819000
2000
una gran cantidad de lados muy pequeños.
13:56
Very simplesencillo exampleejemplo.
330
821000
2000
Un ejemplo muy simple.
13:58
That's a viewver of the worldmundo
331
823000
2000
Es una visión del mundo
14:00
that we don't usuallygeneralmente give people for manymuchos, manymuchos yearsaños after this.
332
825000
3000
que no solemos darle a la gente sino hasta muchos, muchos años después.
14:03
And yettodavía, that's a really importantimportante practicalpráctico viewver of the worldmundo.
333
828000
3000
Y, sí, es una visión práctica del mundo realmente importante.
14:06
So one of the roadblocksbarricadas we have
334
831000
3000
Por eso uno de los obstáculos
14:09
in movingemocionante this agendaagenda forwardadelante
335
834000
3000
para llevar este programa adelante
14:12
is examsexámenes.
336
837000
2000
son los exámenes.
14:14
In the endfin, if we testprueba everyonetodo el mundo by handmano in examsexámenes,
337
839000
3000
Al final, si se toma examen a mano a todo el mundo
14:17
it's kindtipo of harddifícil to get the curriculaplan de estudios changedcambiado
338
842000
3000
es medio difícil cambiar el plan de estudios
14:20
to a pointpunto where they can use computersordenadores
339
845000
2000
para que puedan usar computadoras
14:22
duringdurante the semesterssemestres.
340
847000
3000
durante el semestre.
14:25
And one of the reasonsrazones it's so importantimportante --
341
850000
2000
Es una de las razones por las que es tan importante...
14:27
so it's very importantimportante to get computersordenadores in examsexámenes.
342
852000
3000
por eso son muy importantes las computadoras en los exámenes.
14:30
And then we can askpedir questionspreguntas, realreal questionspreguntas,
343
855000
3000
Porque podemos hacer preguntas, preguntas reales,
14:33
questionspreguntas like, what's the bestmejor life insuranceseguro policypolítica to get? --
344
858000
3000
preguntas como: ¿cuál es la mejor póliza de seguro de vida?
14:36
realreal questionspreguntas that people have in theirsu everydaycada día livesvive.
345
861000
3000
Preguntas reales que la gente se hace en la vida cotidiana.
14:40
And you see, this isn't some dumbed-downcallados modelmodelo here.
346
865000
2000
Y ven que este no es un modelo tonto.
14:42
This is an actualreal modelmodelo where we can be askedpreguntó to optimizeoptimizar what happenssucede.
347
867000
3000
Es un modelo real al que podemos refinar para optimizar lo que sucede.
14:45
How manymuchos yearsaños of protectionproteccion do I need?
348
870000
2000
¿Cuántos años de cobertura necesito?
14:47
What does that do to the paymentspagos
349
872000
2000
¿Cómo impacta eso al pago
14:49
and to the interestinteresar ratestasas and so forthadelante?
350
874000
3000
y a las tasas de interés, etc.?
14:52
Now I'm not for one minuteminuto suggestingsugerencia it's the only kindtipo of questionpregunta
351
877000
3000
No estoy siquiera sugiriendo que esta sea la única clase de preguntas
14:55
that should be askedpreguntó in examsexámenes,
352
880000
2000
que deberíamos hacer en los exámenes
14:57
but I think it's a very importantimportante typetipo
353
882000
2000
pero creo que es un tipo de pregunta
14:59
that right now just getsse pone completelycompletamente ignoredignorado
354
884000
3000
que en este momento se ignora por completo
15:02
and is criticalcrítico for people'sla gente realreal understandingcomprensión.
355
887000
3000
y es fundamental para que la gente realmente entienda.
15:05
So I believe [there is] criticalcrítico reformreforma
356
890000
3000
Por eso creo que debemos hacer una reforma
15:08
we have to do in computer-basedbasado en computadora mathmates.
357
893000
2000
fundamental en matemática informatizada.
15:10
We have got to make sure
358
895000
2000
Tenemos que asegurarnos
15:12
that we can movemovimiento our economieseconomías forwardadelante,
359
897000
3000
de poder impulsar nuestras economías,
15:15
and alsoademás our societiessociedades,
360
900000
2000
y también nuestras sociedades,
15:17
basedbasado on the ideaidea that people can really feel mathematicsmatemáticas.
361
902000
3000
basados en la idea de que la gente pueda sentir las matemáticas.
15:22
This isn't some optionalOpcional extraextra.
362
907000
3000
Esto no es algo opcional.
15:25
And the countrypaís that does this first
363
910000
2000
El país que lo haga primero
15:27
will, in my viewver, leapfrogpídola othersotros
364
912000
3000
en mi opinión, aventajará a los otros
15:30
in achievinglograr a newnuevo economyeconomía even,
365
915000
3000
con una nueva economía e, incluso,
15:33
an improvedmejorado economyeconomía,
366
918000
2000
con una economía mejorada,
15:35
an improvedmejorado outlookpanorama.
367
920000
2000
con mejores perspectivas.
15:37
In facthecho, I even talk about us movingemocionante
368
922000
2000
De hecho, hablo incluso de pasar
15:39
from what we oftena menudo call now the "knowledgeconocimiento economyeconomía"
369
924000
3000
de lo que llamamos a menudo economía del conocimiento
15:42
to what we mightpodría call a "computationalcomputacional knowledgeconocimiento economyeconomía,"
370
927000
3000
a lo que podríamos llamar economía del conocimiento computacional,
15:45
where high-levelnivel alto mathmates is integralintegral to what everyonetodo el mundo does
371
930000
3000
en la que la matemática de alto nivel esté integrada a todo
15:48
in the way that knowledgeconocimiento currentlyactualmente is.
372
933000
2000
del mismo modo que lo está hoy el conocimiento.
15:50
We can engagecontratar so manymuchos more studentsestudiantes with this,
373
935000
3000
Con esto podemos atraer a muchos más estudiantes
15:53
and they can have a better time doing it.
374
938000
3000
y al hacerlo pueden pasarla mejor.
15:56
And let's understandentender:
375
941000
2000
Y, entendámoslo,
15:58
this is not an incrementalincremental sortordenar of changecambio.
376
943000
3000
este no es un cambio de tipo incremental.
16:02
We're tryingmolesto to crosscruzar the chasmabismo here
377
947000
2000
Estamos tratando de cruzar el abismo
16:04
betweenEntre schoolcolegio mathmates and the real-worldmundo real mathmates.
378
949000
2000
que separa a la matemática escolar de la del mundo real.
16:06
And you know if you walkcaminar acrossa través de a chasmabismo,
379
951000
2000
Y saben que si caminamos por una grieta
16:08
you endfin up makingfabricación it worsepeor than if you didn't startcomienzo at all --
380
953000
3000
terminamos peor que si no lo hubiéramos hecho en absoluto...
16:11
biggermás grande disasterdesastre.
381
956000
2000
un gran desastre.
16:13
No, what I'm suggestingsugerencia
382
958000
2000
No, lo que estoy sugiriendo
16:15
is that we should leapsalto off,
383
960000
2000
es que debemos saltar,
16:17
we should increaseincrementar our velocityvelocidad
384
962000
2000
deberíamos aumentar la velocidad
16:19
so it's highalto,
385
964000
2000
porque es alto
16:21
and we should leapsalto off one sidelado and go the other --
386
966000
3000
y debemos saltar de un lado e ir al otro...
16:24
of coursecurso, havingteniendo calculatedcalculado our differentialdiferencial equationecuación very carefullycuidadosamente.
387
969000
3000
por supuesto, tras calcular la ecuación diferencial con mucho cuidado.
16:27
(LaughterRisa)
388
972000
2000
(Risas)
16:29
So I want to see
389
974000
2000
Por eso quiero ver
16:31
a completelycompletamente renewedrenovado, changedcambiado mathmates curriculumplan de estudios
390
976000
2000
un plan de estudios matemáticos totalmente renovado,
16:33
builtconstruido from the groundsuelo up,
391
978000
2000
construido desde cero,
16:35
basedbasado on computersordenadores beingsiendo there,
392
980000
2000
basado en que las computadoras estén allí,
16:37
computersordenadores that are now ubiquitousubicuo almostcasi.
393
982000
2000
en computadoras ahora casi omnipresentes.
16:39
CalculatingCalculador machinesmáquinas are everywhereen todos lados
394
984000
2000
Las máquinas de cálculo están por doquier
16:41
and will be completelycompletamente everywhereen todos lados in a smallpequeña numbernúmero of yearsaños.
395
986000
3000
y estarán absolutamente en todas partes en pocos años.
16:44
Now I'm not even sure if we should brandmarca the subjecttema as mathmates,
396
989000
4000
Ahora, yo no estoy seguro si deberíamos llamarla matemática
16:48
but what I am sure is
397
993000
2000
pero de lo que sí estoy seguro
16:50
it's the mainstreamcorriente principal subjecttema of the futurefuturo.
398
995000
2000
es que se trata de la asignatura principal del futuro.
16:53
Let's go for it,
399
998000
3000
Vamos por ella.
16:56
and while we're about it,
400
1001000
2000
Y mientras lo hacemos
16:58
let's have a bitpoco of fundivertido,
401
1003000
2000
divirtámonos un poco,
17:00
for us, for the studentsestudiantes and for TEDTED here.
402
1005000
3000
nosotros, los estudiantes y TED.
17:03
ThanksGracias.
403
1008000
2000
Gracias.
17:05
(ApplauseAplausos)
404
1010000
7000
(Aplausos)

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ABOUT THE SPEAKER
Conrad Wolfram - Mathematician
Conrad Wolfram runs the worldwide arm of Wolfram Research, the mathematical lab behind the cutting-edge knowledge engine Wolfram Alpha.

Why you should listen

Conrad Wolfram is the strategic director of Wolfram Research, where his job, in a nutshell, is understanding and finding new uses for the Mathematica technology. Wolfram is especially passionate about finding uses for Mathematica outside of pure computation, using it as a development platform for products that help communicate big ideas. The Demonstrations tool, for instance, makes a compelling case for never writing out another equation -- instead displaying data in interactive, graphical form.

Wolfram's work points up the changing nature of math in the past 30 years, as we've moved from adding machines to calculators to sophisticated math software, allowing us to achieve ever more complex computational feats. But, Wolfram says, many schools are still focused on hand-calculating; using automation, such as a piece of software, to do math is sometimes seen as cheating. This keeps schools from spending the time they need on the new tools of science and mathematics. As they gain significance for everyday living, he suggests, we need to learn to take advantage of these tools and learn to use them young. Learn more at computerbasedmath.org.

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Conrad Wolfram | Speaker | TED.com